(iwencai选股策略)今日控盘＞21_、前日实际换手率_3～28、今日增仓占比_5%

问财量化选股策略逻辑

• 今日增仓占比>5%, 表示最近一段时间内，该股票的成交量在不断增加，而且主力资金在不断地买入股票，这说明主力资金对该股票非常看好，有可能会继续上涨。
• 前日实际换手率>3～28, 表示该股票的换手率较高，说明市场对该股票的关注度较高，也有可能是主力资金在进行炒作。
• 今日控盘＞21, 表示该股票的控盘程度较高，说明主力资金对该股票的控制力较强，有可能会继续上涨。

选股逻辑分析

以上三个条件组合在一起，可以筛选出那些受到主力资金重点关注、市场关注度较高、控盘程度较高的股票，这些股票有可能会成为市场上的热点股票，值得关注。

有何风险？

• 由于这些股票受到主力资金的青睐，可能会出现过高的股价，投资者需要谨慎投资。
• 如果主力资金撤出，这些股票可能会出现大幅下跌，投资者需要及时止损。

如何优化？

• 可以考虑加入更多的条件，例如加入股票的业绩、市盈率等指标，以更加全面地评估股票的价值。
• 可以考虑加入技术指标，例如移动平均线、布林线等，以更加准确地判断股票的趋势。

最终的选股逻辑

• 今日增仓占比>5%, 前日实际换手率>3～28, 今日控盘＞21, 且股票的业绩、市盈率等指标较好，技术指标显示股票趋势向上的。
• 以上条件组合在一起，可以筛选出那些受到主力资金重点关注、市场关注度较高、控盘程度较高、价值也较高的股票，这些股票有可能会成为市场上的热点股票，值得关注。

python代码参考

import talib
import pandas as pd

def get_stock_data(stock_code):
    # 获取股票的历史数据
    df = pd.read_csv(f'https://query1.finance.sina.com.cn/gundata/stock_{stock_code}.csv')
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    df.set_index('date', inplace=True)
    return df

def get_stock_quantile_data(stock_code, start_date, end_date):
    # 获取股票的量化数据
    df = get_stock_data(stock_code)
    df = df.loc[start_date:end_date, ['close']]
    df = df.resample('D').last().dropna()
    df = df.pct_change()
    df = df.fillna(0)
    return df

def get_stock_selection_data(stock_code, start_date, end_date):
    # 获取股票的筛选数据
    df = get_stock_data(stock_code)
    df = df.loc[start_date:end_date, ['close']]
    df = df.resample('D').last().dropna()
    df = df.pct_change()
    df = df.fillna(0)
    df['今日增仓占比'] = df['amount'] / df['amount'].rolling(30).sum() * 100
    df['前日实际换手率'] = df['vol'] / df['close'].rolling(30).sum() * 100
    df['今日控盘'] = df['turnover'] / df['close'].rolling(30).sum() * 100
    df = df.dropna()
    return df

def get_stock筛选策略(stock_code, start_date, end_date):
    # 获取股票筛选策略
    df = get_stock_selection_data(stock_code, start_date, end_date)
    df = df[df['今日增仓占比'] > 5]
    df = df[df['前日实际换手率'] > 3]
    df = df[df['今日控盘'] > 21]
    return df

# 示例
stock_code = '600036'
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'
df = get_stock筛选策略(stock_code, start_date, end_date)
print(df)

如何进行量化策略实盘？

请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。

select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。

模板如何使用？

点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。

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